Phenquestions
Tehisintellekt (AI) on juhatuse mõiste ning see tekkiv valdkond on pidevalt kasvanud ja arenenud. Nii et uustulnukad või algajad seisavad silmitsi probleemidega, et alustada tehisintellekti teekonda. Nad satuvad segadusse, kuidas tehisintellekti lihtsalt õppida. Samuti ei saa algajad aru, kuidas nad võtavad tehisintellekti oma arvutipõhisesse süsteemi või robotisse, et muuta nad intelligentseks, sarnaselt inimese intelligentsusega.
Tehisintellekti või masinõppe peamine eesmärk on arendada masin või süsteem nii, et see saaks mõelda, tegutseda, tajuda nii, nagu inimese aju suudab. Eeloleval aastal domineerib meie töökohas tehisintellekt, mis vähendab vajadust inimtööjõu järele.
Kuidas õppida tehisintellekti
Tehisintellekt (AI) jäljendab inimese intelligentsust. DataRoboti tegevjuht Jeremy Achin määratleb tehisintellekti: „Tehisintellekt on arvutisüsteem, mis suudab täita ülesannet nii, nagu inimene suudab. Tehisintellekti saab toita sügava õppimise, masinõppe ja reeglipõhise lähenemisviisi abil.”Allpool pakume juhiseid tehisintellekti õppimiseks.
Samm 1. Õppige programmeerimiskeelt
Kas masin suudab mõelda või saab masin inimesena arukalt käituda? Jah, masin saab. Kui me kasutame sellesse masinasse tehisintellekti. Tehisintellekti rakendamiseks tehisintellekti või masinõppe projektis peab algaja programmeerimiskeelt väga hästi tundma. Ta peab tundma selle programmeerimiskeele süntaksit, meetodit, teeke ja pakette.
Programmeerimiskeel on juhiste kogum, mis loob soovitud väljundi. Turul on saadaval mitu programmeerimiskeelt, raamistikku ja masinõppe tarkvara. Arendaja saab kasutada mis tahes programmeerimiskeelt, lähtudes oma eelistustest ja süsteeminõuetest.
Tehisintellekti projekti väljatöötamiseks on tehisintellekti teadlased välja töötanud mitu programmeerimiskeelt. Algaja või värskem inimene saab oma projekti arendamiseks õppida R-programmeerimiskeelt, MatLabi, Java-d, Pythoni, Juliat, Prologi, Haskelli, Lispi, C ++ jne. Neid programmeerimiskeeli kasutades saab oma projekti vaevata arendada.
Samm 2. Värskendage oma põhiteadmisi
Tehisintellekt on selline lauavari, mis hõlmab paljusid muid valdkondi nagu matemaatika, statistika, masinõpe ja palju muud. Selleks peab värskem inimene oma põhiteadmisi värskendama. Ta peab teadma matemaatilisi termineid, st.e., algebra ja statistikatehnikad, s.t.e., standardhälve, jaotused, tõenäosusteooria ning masinõppe algoritmid ja tehnikad.
Samm 3. Õppige parimatelt kursustelt
Algajad on alati segaduses või ärritunud, kuidas nad oma õppeteed alustavad. Nad otsivad Google'is alati, kuidas tehisintellekti õppida. Selle küsimusega tegelesime ühes eelmises artiklis. Võite seda lugeda: parimad tehisintellekti ja masinõppe kursused.
Need kursused on mõeldud kõigile. Nende kasulike kursuste läbimisel võite mõista levinud tehisintellekti terminoloogiat, nagu masinõpe (ML), kunstlikud närvivõrgud (ANN), andmeteadus ja sügavõpe. Samuti saate teada tehisintellekti teoreetilise tausta ja tehisintellekti projekti ülesehitamise. Pealegi saate selle kursuse läbides töötada tehisintellekti meeskonnaga.
Samm 4. Õppige parimatest raamatutest
Kui soovite midagi uut õppida, on see raamat teie jaoks parim valik, mitte muu meedia, näiteks YouTube'i videod või artiklid. Tehisintellektist on kirjutatud mitu raamatut. Tehisintellekti teadmiste suurendamiseks võite lugeda järgmist raamatut: Tehisintellekt: kaasaegne lähenemine. See on üks parimaid raamatuid kõigile algajatele.
Lisaks sellele on saadaval ka mitu raamatut, näiteks Tehisintellekt: juhend mõtlevatele inimestele, autor Melanie Mitchell, tehisintellekt: uus süntees, autor Nils J. Nilsson, Elu 3.0 - inimeseks olemine tehisintellekti ajastul, autor Max Tegmark.
Samm 5. Quora kasulikud ressursid
Kui otsite, kuidas õppida tehisintellekti, siis peame ütlema, et teie otsing lõpeb siin. Selles artiklis püüame tabada mitmeid tehisintellekti õppimise viise. Tehisintellekti, näiteks tehisintellekti õppimiseks võite saada Quoralt kasulikke ressursse?, tehisintellekti tulevik, parim viis tehisintellekti õppimiseks algajatele, kuidas tehisintellekt töötab? eeldused tehisintellekti õppimiseks ja palju muud.
Samm 6. Tehisintellekti projekt
Õppimise ajal on ülioluline omandada nii teoreetilisi kui ka praktilisi teadmisi. Teoreetiliste teadmiste praktiliseks kasutamiseks peaksite valima tehisintellekti projekti. Teie mugavuse huvides on loetletud parimad tehisintellekti ja masinõppe projektid. Need projektid aitavad teil oma oskusi suurendada.
Tehisintellekti projekti väljatöötamiseks peate kõigepealt valima probleemi. Seejärel peate leidma selle probleemi lahenduse. Selle probleemi lahendamine aitab teil ka masinõppe tehnikatega põhjalikult tegeleda. Pärast lahenduse saamist peate proovima leida selle probleemi jaoks optimaalse lahenduse.
Seejärel peate oma lahenduse kodeerima mis tahes programmeerimiskeelega. Samuti vajate süsteemi treenimiseks ja testimiseks müravaba ja standardset andmekogumit. Kui vajate mõnda andmekogumit, võite lugeda seda masinõppe andmekogumite artiklit. Selles artiklis kirjeldasime teie mugavuse huvides andmekogumite allalaadimise linki.
7. samm - projekti hindamine
Hindamine on selline protsess, mis uurib süsteemi toimivust. See tähendab, kui palju süsteem annab tegeliku väljundiga täpse tulemuse. Pärast tehisintellekti projekti väljatöötamist peate hindama oma projekti tegeliku väljundiga. Kui saate vähem täpsust, peate oma loogikat uuesti ja uuesti kontrollima. Ja peate loogikat või esialgset lahendust vastavalt oma vajadustele muutma.
8. etapp - programmi rakendamine Hinnang
Pärast loogika muutmist peate modifitseeritud jaotise koodi üles kirjutama. Lõpuks peate oma programmi uuesti hindama. Kui see annab senisest parema tulemuse, siis teie kodeerimise teekond lõpeb siin. Nüüd saate minna 8. sammu juurde. Vastasel juhul peate oma loogikat uuesti muutma. Peate oma koodi muutma, kuni saate rahuldava tulemuse.
9. samm - jagage oma koodi
Parim õppimisviis on jagamine. Kui jagate oma teadmisi teistega, saate teistelt õppida. Võite oma koodi jagada GitHubis, Kaggle Kernelsis või muudel GitHubi alternatiivsetel saitidel. Kui jagate oma koodi, saate oma lahenduse kohta tagasisidet. See aitab teil õppida ja ühtlasi aitab teil oma programmi tõhusaks ja täpseks muuta. Seega aitab see teil saada arvutipõhisest süsteemist rahuldava tulemuse.
Lisaks võite kirjutada oma tehisintellekti projekti dokumentatsiooni. Seejärel saate lõpuks avaldada oma projekti põhjal uurimistöö.
Lõpumõtted
Tehisintellekti valdkond on tipptasemel trend. Kui olete arvutiteaduse õppur, siis peate teadma, kuidas tehisintellekti õppida. Tehisintellekti õppides jõuate arvutiteaduse tuumikusse. See jäljendab inimese aju. Tehisintellekt võimaldab arvutipõhisel süsteemil või robotil tajuda ja käituda nagu inimene. Kui te pole teadlik tehisintellekti ja masinõppe tehnikatest, siis olete selles tehnoloogiapõhises maailmas aegunud inimene. Sest tehisintellekt levib meie igapäevases elus.
Kui olete selles valdkonnas algaja, tutvute meie eelmise artikliga, mis käsitleb masinõppe intervjuuküsimusi. See võib aidata teil täiustada oma masinõpet ja tehisintellekti oskusi. Kui teil on ettepanekuid või küsimusi, jätke kommentaar meie kommentaaride jaotisesse. Samuti, kui see artikkel teile meeldib, saate seda oma sõprade ja perega jagada Facebooki, Twitteri, Pinteresti ja LinkedIini kaudu.
